Datastore è un database NoSQL altamente scalabile per applicazioni Web e mobili. Fornisce scalabilità automatica, prestazioni elevate e facilità di sviluppo delle applicazioni. La sua API consente l'archiviazione basata su oggetti e la possibilità di eseguire query di tipo SQL. Progettato per essere estremamente robusto e tollerante ai guasti, Datastore garantisce l'archiviazione e il recupero affidabili dei dati.
L'evoluzione e la prima menzione di Datastore
Il concetto di Datastore è emerso dai progressi nel cloud computing e dalla crescente necessità di soluzioni di archiviazione dati flessibili, scalabili e robuste. Le origini della tecnologia risalgono al Bigtable di Google, un sistema di archiviazione dati compresso, ad alte prestazioni e proprietario introdotto in un documento pubblicato da Google nel 2006.
Google Cloud Datastore, in seguito noto come Cloud Firestore, è diventato disponibile pubblicamente come parte di Google Cloud Platform nel 2013. È stato progettato per fornire una soluzione di database più semplice e scalabile per applicazioni basate su cloud, migliorando i concetti fondamentali di Bigtable.
Approfondimento nel Datastore
Datastore è un database NoSQL, il che significa che non si basa sui tradizionali schemi di database relazionali. Fornisce invece un modello dati flessibile e senza schema che consente di definire le proprie strutture dati.
I dati in Datastore vengono archiviati come entità, ognuna delle quali ha una chiave e un set di proprietà. La chiave viene utilizzata per identificare l'entità, mentre le proprietà sono elementi di dati associati all'entità.
Datastore supporta transazioni ACID e vari tipi di dati che vanno da semplici numeri interi e stringhe a tipi di dati complessi come elenchi e punti geografici. Supporta query di tipo SQL, rendendo più semplice per gli sviluppatori che hanno familiarità con SQL adattarsi al suo utilizzo.
La struttura interna del datastore: come funziona
Datastore è progettato attorno a tre componenti principali: entità, proprietà e indici.
Entità: questi sono gli oggetti dati principali in Datastore. Ogni entità ha un kind, che la classifica in un gruppo, e una chiave, che la identifica in modo univoco.
Proprietà: le entità sono costituite da proprietà, ovvero coppie chiave-valore che contengono i dati effettivi.
Indici: Datastore utilizza gli indici per supportare l'interrogazione dei dati. Gli indici primari vengono creati automaticamente per ogni proprietà di un'entità e gli indici compositi vengono definiti in un file di configurazione dell'indice.
Datastore utilizza un'architettura distribuita, che fornisce una forte coerenza per le query e supporta transazioni globali, fornendo una piattaforma solida per lo sviluppo di applicazioni scalabili.
Funzionalità principali di Datastore
Alcune delle funzionalità principali di Datastore includono:
- Ridimensionamento automatico: Datastore si adatta perfettamente all'aumento della quantità di dati e del numero di utenti.
- Alta disponibilità: Grazie all'uso dell'architettura distribuita e della replica, Datastore garantisce disponibilità e durabilità elevate.
- Transazioni ACIDO: Datastore supporta le transazioni ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento, Durabilità), garantendo l'integrità dei dati.
- Consistenza forte: tutte le query in Datastore sono fortemente coerenti, ovvero riflettono sempre tutti gli aggiornamenti apportati ai dati prima dell'avvio della query.
Tipi di archivio dati
Il datastore può essere classificato in due tipologie in base all'ambiente:
| Tipo | Descrizione |
|---|---|
| Archivio dati cloud | Un database di documenti NoSQL completamente gestito e serverless, creato per scalabilità automatica, prestazioni elevate e facilità di sviluppo delle applicazioni. |
| Archivio dati locale | Viene utilizzato per scopi di sviluppo e test. Simula il comportamento di Cloud Datastore su un computer locale. |
Utilizzo e problemi relativi al Datastore
Datastore è ampiamente utilizzato nello sviluppo di applicazioni Web e mobili che richiedono un database scalabile e affidabile. Può gestire un volume elevato di operazioni di lettura e scrittura, rendendolo ideale per contenuti generati dagli utenti, giochi, analisi in tempo reale e applicazioni IoT.
Tuttavia, Datastore presenta alcune limitazioni e sfide associate:
- Domande complesse: Sebbene Datastore supporti query di tipo SQL, non supporta le operazioni JOIN e ha solo un supporto limitato per le query di aggregazione.
- Prezzi: il costo dell'utilizzo di Datastore può aumentare rapidamente con la quantità di dati archiviati e il numero di operazioni di lettura/scrittura.
La chiave per superare queste sfide è progettare l'applicazione e il modello dati in modo che siano in linea con i punti di forza e i limiti di Datastore.
Confronto di Datastore con tecnologie simili
Confronto del Datastore di Google con database NoSQL simili:
| Caratteristiche | Archivio dati di Google | Amazon DynamoDB | Azure Cosmos DB |
|---|---|---|---|
| Ridimensionamento automatico | SÌ | SÌ | SÌ |
| Consistenza | Forte ed eventuale | Forte ed eventuale | Modelli multipli |
| Supporto alle transazioni | SÌ | SÌ | SÌ |
| Transazioni globali | SÌ | NO | SÌ |
| Linguaggio di query simile a SQL | SÌ | SÌ | SÌ |
Prospettive future e tecnologie legate al Datastore
Si prevede che la domanda di database NoSQL scalabili e flessibili come Datastore aumenterà man mano che sempre più aziende passeranno ad applicazioni basate su cloud. Tecnologie come il machine learning e l'intelligenza artificiale che devono gestire enormi quantità di dati possono trarre vantaggio dalla scalabilità e dalle prestazioni di Datastore.
Inoltre, l’emergere dell’elaborazione serverless e dell’architettura dei microservizi spingerà ulteriormente l’uso di database come Datastore, progettati per scalare e gestire senza problemi elevati volumi di dati.
Server proxy e loro associazione con Datastore
I server proxy possono essere utilizzati per controllare e gestire l'accesso a un database Datastore. Possono fungere da livello tra le applicazioni client e il database, fornendo misure e funzionalità di sicurezza aggiuntive. Ad esempio, è possibile utilizzare un server proxy per memorizzare nella cache i dati a cui si accede di frequente, riducendo il carico sul database e migliorando i tempi di risposta.
Inoltre, i server proxy possono essere utilizzati anche per implementare la limitazione della velocità, controllando il numero di richieste che un client può effettuare al database in un determinato intervallo di tempo, proteggendo il database dall'essere sopraffatto da troppe richieste.
Link correlati
Per ulteriori informazioni su Datastore, visitare le seguenti risorse:
